RAG

Генерация с дополненной выборкой (англ. Retrieval-Augmented Generation, сокращенно RAG) — схема, при которой языковая модель отвечает с опорой на документы компании. Сначала система ищет в базе знаний фрагменты, подходящие к вопросу: инструкции, договоры, описания товаров. Потом передает их модели вместе с вопросом, и модель формулирует ответ по найденному, со ссылкой на источник. Пример: бот поддержки отвечает про условия возврата по актуальному регламенту, даже если правила поменялись после обучения модели. RAG снижает число выдуманных ответов, и знания обновляют без переобучения модели. Качество ответа зависит от качества поиска, поэтому базу знаний держат в порядке. RAG — один из самых частых способов применять LLM в бизнесе, а к инструментам модель подключают через MCP.

раг.